Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Machine Learning modellerini uygulamak artık her zamankinden daha kolay. Ancak doğru bir doğrulama olmadan, yeni verileri bir modelden geçirmek beklediğin kadar doğru sonuçlar vermeyebilir. Model doğrulama, analistlerin “modelin ne kadar iyi?” sorusuna güvenle yanıt vermesini sağlar. Bu soruyu, sınıflandırma modelleri için tic-tac-toe son oyun senaryolarının tam kümesini; regresyon modelleri içinse fivethirtyeight’in nihai Halloween şeker sıralaması veri kümesini kullanarak yanıtlayacağız. Bu derste, model doğrulamanın temellerini ele alacak, çeşitli doğrulama tekniklerini tartışacak ve doğrulanmış, yüksek performanslı modeller oluşturmak için araçlar geliştirmeye başlayacağız.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
scikit-learn ile Temel Modelleme
Modelleri doğrulamadan önce, nasıl oluşturulup kullanılacaklarını anlamamız gerekir. Bu bölüm, scikit-learn ile regresyon ve sınıflandırma modelleri çalıştırmaya giriş sağlar. Bu model kurma temelini, kalan bölümler boyunca kullanacağız.
- Model doğrulamaya giriş50 XP
- Modelleme adımları50 XP
- Görülmüş vs. görülmemiş veri100 XP
- Regresyon modelleri50 XP
- Parametreleri ayarla ve bir model eğit100 XP
- Özellik önemleri100 XP
- Sınıflandırma modelleri50 XP
- Sınıflandırma tahminleri100 XP
- Model parametrelerini yeniden kullanma100 XP
- Rastgele orman sınıflandırıcısı100 XP
2
Doğrulama Temelleri
Bu bölüm, model doğrulamanın temellerine odaklanır. Veriyi eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırmaktan, bias-variance dengesi kavrayışı oluşturmaya kadar, üçüncü bölümde uygulayacağımız K-Fold ve Leave-One-Out doğrulama teknikleri için zemin hazırlarız.
3
Çapraz Doğrulama
Ayrık tutulan (holdout) kümeler model doğrulama için iyi bir başlangıçtır. Ancak tek bir eğitim ve test kümesi kullanmak çoğu zaman yeterli değildir. Çapraz doğrulama, model performansını doğrulamada altın standart kabul edilir ve hiperparametre ayarında neredeyse her zaman kullanılır. Bu bölüm, model performansını doğrulamak için çapraz doğrulamanın uygulanmasına odaklanır.
4
En iyi modeli Hiperparametre ayarıyla seçmek.
İlk üç bölüm model doğrulama tekniklerine odaklandı. Dördüncü bölümde ise bu teknikleri, özellikle çapraz doğrulamayı, hiperparametre ayarını öğrenirken uygulayacağız. Sonuçta, model doğrulama ayarlamayı mümkün kılar ve genel anlamda en iyi modeli seçmemize yardımcı olur.
Python'da Model Doğrulama
Kurs
Tamamlandı
